AI醫療影像技術：智慧醫療的未來與挑戰

引言

兩年前，政府啟動了「醫療影像專案計畫」，目前已在合作醫院中進行，首批專注於脊椎、腦部、眼睛及心律不整等科目。透過即時計算模型，這項技術可以在幾秒內自動判斷腫瘤的位置與大小，旨在縮短患者的就醫時間並減少侵入式檢查。然而，這項技術真的那麼神奇嗎？還是我們的期待過於美好？儘管AI醫療影像提供了一定的幫助，我們仍需保持謹慎的期待，不可過分樂觀。

AI醫療影像的實施與影響

隨著AI在醫學領域的創新愈發成熟，全台醫院正積極準備迎接智慧醫療的時代。其中，醫療影像識別的應用尤為吸引關注。科技部自2017年起每年投入8000萬元推動「醫療影像專案計畫」，與臺灣大學、台北醫學大學及台北榮民總醫院（榮總）合作，建立台灣首個醫療影像標註資料庫。榮總計劃於2019年第1、2季開設AI門診，以提升醫療效率。截至目前，該資料庫已建置46,450個案例，包括心臟冠狀動脈疾病、腦轉移瘤等15項影像資料，這些數據將用於訓練AI，開發自動分析程式，以提升判讀的一致性和精準度，縮短患者就醫的等待時間。

榮總同時也與「台灣人工智慧實驗室（AILabs）」合作，推出全球首套臨床AI腦瘤自動判讀系統DeepMets，該系統已在放射線部正式試用。該系統的資料庫由多名醫師共同標註數百個病例，並透過近千個MRI影像的學習，不斷修正AI模型參數，最終實現了在臨床上的實際應用。這意味著當醫師使用醫療影像擷取與傳輸系統（PACS）判讀MRI時，可以一鍵將影像傳送至DeepMets，幾秒內就能自動判斷腫瘤的位置與大小，結果迅速回傳給醫生，顯著縮短判讀時間。

AI應用的挑戰與思考

AI與醫學的結合為診斷過程帶來了多種可能性，尤其在影像診斷和病理切片判讀等客觀數據密集型應用中，提供了巨大的便利。然而，專家提醒，即使AI醫療影像擁有眾多優勢，病患仍需明白醫學中的不確定性，AI的判讀結果並不代表絕對正確。AI僅可視作醫療決策的參考依據，病患應主動了解自己的處方與處置，並參與醫療決策，以便醫師能充分評估AI技術的可行性。

此外，醫師對於AI的使用也存在合理的疑慮。例如，在不同年齡段的患者中診斷相同病症時，可能會給出不同的處置建議。如果將這些差異餵給AI，會不會產生學習偏誤？這些問題需在實施前排除，以增加醫師對AI輔助的信心。

FAQ

1. AI醫療影像技術的主要目的是什麼？

AI醫療影像技術旨在自動分析醫療影像，以快速判斷腫瘤的位置及大小，從而提升醫療效率並縮短病人的就醫時間。

2. 醫生如何看待AI在醫療中的應用？

醫師普遍認為AI是一個有價值的輔助工具，能夠提高診斷的精準度，但他們同時也強調醫學的預測性及存在的不確定性。

3. 病患在使用AI技術時應如何參與？

病患應了解自己所接受的處方或處置，並積極參與醫療決策，以便醫師能夠充分評估AI技術的可行性及其適用性。

4. AI技術是否會完全取代傳統的醫療判斷？

不會。AI技術主要作為醫療決策的參考依據，最終的決策仍需醫師根據病人的具體情況進行判斷。

Meta Title & Description

Meta Title: AI醫療影像技術：未來醫療的革命與挑戰

Meta Description: 探討AI醫療影像技術如何自動判斷腫瘤位置與大小，提升醫療效率及診斷準確性。同時分析醫生和病患對這項技術的看法及未來的挑戰。